Я знаю, что есть похожий вопрос, но этот ответ не выполнил мой запрос. Поэтому я нашел этот код в github, и он, кажется, работает для той цели, на которой я работаю. Это часть, на которой я застрял
def extend_index(self, index, new_size):
values = index.values
current = datetime.strptime(index[-1], '%m/%d/%y')
while len(values) < new_size:
current = current + timedelta(days=1)
values = np.append(values, datetime.strftime(current, '%m/%d/%y'))
return values
Эта функция вызывается через -
new_index = self.extend_index(data.index, self.predict_range)
- где данные - это набор данных типа серии с индексом - дата формата str. Таким образом, используя эту логику c Я модифицирую этот код, я составил список дат, делающих это -
new_index = pd.date_range(year=2020,month=1,day=22, periods=150).tolist()
и взял свой список данных, чтобы сделать его типом pd.Series с index = new_index. Но так как new_index имеет тип отметки времени, я изменил
current = datetime.strptime(index[-1], '%m/%d/%y')
на
current = datetime.strftime(index[-1], '%m/%d/%y')
Но это не работает и выдает мне вышеупомянутую ошибку. Я также попробовал несколько различных методов, чтобы обойти это, но он дал аргумент strptime, который должен быть str, а не tuple, и сейчас я думаю, что это вне меня, так как я занимался этим последние 3 часа. Можете ли вы вести меня или сказать, как пройти через это? Спасибо.